邓开元，任 超

桂林理工大学测绘地理信息学院, 广西 桂林 541004

地表水变化对生态、社会和经济的影响是当前研究的热点[1]。光学遥感水资源研究主要可以分为：气候和水资源[2]、不同类型水体的提取[3-5]、洪水监测[6]、河流形态[7]、水体长时间序列[8]、海岸带变化[9]。目前，Landsat影像是用于变化分析，识别和检测地表水的最广泛使用的数据源[10]。在基于Landsat遥感影像水体提取的研究中，多数是针对大区域的河流、湖泊等水体的提取[11-14]。近年来，一些学者采用Sentinel 2影像对大区域的地表水进行提取研究，取得了良好的效果[15-16]。目视解译是最初的光学遥感影像提取水体的方法[17]，其缺点是效率低、成本高，没有利用不同地物具有不同反射率的特性。遥感影像的水体信息提取是基于电磁波谱上的反映特性[18]，文献[19]通过使用Landsat 4影像的6个波段提出缨帽变换湿度指数(tasseled cap wetness,TCW)。受到归一化差异植被指数[20]的启发，文献[21]基于Landsat影像的绿波段和近红外波段提出了归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)，NDWI是简单的水体指数,该指数能较好地抑制植被信息，但受薄云和山体阴影影响较大。文献[22]使用短波近红外波段代替近红外波段，改良了NDWI，提出了改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)。MNDWI指数能突出水体信息，但也容易把水体和阴影混淆。基于分类二叉树的思想，文献[23]提出了针对有阴影的场景自动水体提取指数AWEIsh和针对没有阴影的场景自动水体提取指数AWEInsh，二者都是多波段水体指数。AWEI指数在提出时，声明该指数不适用于高反射率的地物，比如冰雪、白色建筑物等。……